Рациональный агент в искусственном интеллекте: интеллектуальные агенты в искусственном интеллекте

Ни для кого не секрет, что ИИ становится все более популярным. Именно поэтому люди покупают все больше и больше гаджетов с возможностями искусственного интеллекта, таких как Alexa от Amazon и Siri от Apple. Тенденция не останавливается на достигнутом.

Вы когда-нибудь задумывались, что дает ИИ такой интеллект? В этой статье мы рассмотрим эту концепцию.

Что такое рациональный агент в ИИ?

В искусственном интеллекте и машинном обучении есть концепция, называемая «рациональный агент». Это теоретическая организация, которая рассматривает реалистичные модели мышления людей, отдавая предпочтение выгодным результатам и способностям к обучению. Другими словами, это то, что большинство людей назвало бы «вы».

Рациональный агент используется в теории игр и теории принятия решений, чтобы помочь нам применить искусственный интеллект к различным сценариям реального мира.

Мы можем использовать его, чтобы понять, как мы принимаем решения, что позволит нам разработать искусственный интеллект, который сможет имитировать поведение человека для решения проблем или принятия решений.

Ваша карьера в области искусственного интеллекта и машинного обучения уже не за горами! Магистерская программа AI EngineerИзучите программу

Как работает рациональный агент?

Рациональный агент — это математическая модель, которая пытается представить поведение разумного существа, такого как человек или животное. Он использует набор правил для определения наилучшего образа действий в конкретной ситуации.

Эти агенты обычно работают, сравнивая свое текущее состояние с предыдущим, а затем выбирая действие в зависимости от того, насколько лучше или хуже они чувствуют свое нынешнее положение по сравнению с предыдущим.

Например, если вы голодны, вы можете захотеть что-нибудь съесть. Если вы больше не голодны, вы можете перестать есть. Рациональный агент будет делать это неоднократно, пока не достигнет какой-то цели или не решит, что пора спать (или и то, и другое).

Самая базовая форма агента этого типа называется агентом обучения с подкреплением, который получил свое название из-за того, что он учится на основе опыта по мере продвижения — он пробует что-то, а затем оценивает его в зависимости от того, насколько хорошо он сработал в прошлое.

Примеры рациональных агентов в ИИ

Некоторые рациональные агенты в ИИ включают:

• Беспилотные автомобили принимают решения на основе данных датчиков и оптимизируют безопасность и эффективность.
• Игровой ИИ, такой как AlphaGo, принимает решения на основе правил игры и текущего состояния доски, чтобы максимизировать шансы на победу.
• Виртуальные персональные помощники, такие как Siri или Alexa, понимают команды на естественном языке и предпринимают соответствующие действия по запросу пользователя.
• Алгоритмы торговли акциями принимают решения о покупке и продаже на основе рыночных данных и прогнозов будущих результатов.

• Робототехника, такая как промышленные роботы, выполняет задачи на основе запрограммированных инструкций и входных сигналов датчиков.

Реальные приложения Rational Agent

Агенты Rational используются во многих реальных приложениях. Вот несколько примеров:

1. Автономные системы: беспилотные автомобили, дроны и роботы используют рациональных агентов для принятия решений, планирования своих действий и оптимизации поведения для достижения своих целей, таких как безопасная перевозка пассажиров или выполнение задач.
2. Финансы. Агенты Rational используются в сфере финансовых услуг для принятия инвестиционных решений, управления рисками и торговли. Они могут анализировать рыночные данные, прогнозировать будущие тенденции и оптимизировать свое поведение для максимизации прибыли.
3. Здравоохранение: агенты Rational ставят медицинские диагнозы, планируют лечение и контролируют состояние пациентов. Они могут анализировать медицинские данные, прогнозировать прогрессирование заболеваний и оптимизировать план лечения.
4. Производство. Агенты Rational используются в производстве для управления производственными процессами, планирования логистики и оптимизации использования ресурсов.
5. Транспорт. Агенты Rational используются на транспорте для планирования маршрутов, расписания движения транспортных средств и оптимизации использования ресурсов.
6. Обслуживание клиентов: агенты Rational взаимодействуют с клиентами, отвечают на их запросы и предоставляют рекомендации.
7. Социальные сети. Агенты Rational привыкли рекомендовать контент, фильтровать спам и модерировать контент.

Типы агентов

Агенты — это компьютерные программы, которые мы используем для взаимодействия с миром. Идея агента основана на идее, что мы можем заставить компьютеры действовать от нашего имени, точно так же, как люди посылают от своего имени других людей.

Агенты бывают разных форм, и вы можете сгруппировать их в пять классов в зависимости от степени предполагаемого интеллекта и способностей:

• Простейшей формой агента является рефлекторный агент. Рефлекторные агенты просто реагируют на раздражители без точного понимания или памяти о том, что произошло. Они представляют собой самую базовую форму ИИ и используются для простых задач, таких как управление дронами или автономными автомобилями.
• Рефлекторный агент, основанный на модели, похож на простой рефлекторный агент, но использует модели для прогнозирования будущих состояний на основе данных о текущем состоянии. Это позволяет ему учиться на прошлом опыте и принимать более правильные решения в будущем.
• Агент, основанный на целях, использует логику, чтобы определить, как лучше всего достичь своих целей, продвигаясь вперед или избегая препятствий. Агенты, основанные на целях, используются в таких приложениях, как системы навигации роботов или системы автоматического вождения, которым необходимо планировать свои маршруты, прежде чем предпринимать действия.
• Агенты, основанные на полезности, используют функции полезности (например, вознаграждения) в качестве мотивации для достижения конкретных целей, поставленных пользователями-людьми — это означает, что они запрограммированы на определенное поведение.
• Обучающийся агент — это агент, который может учиться на своем опыте. Это означает, что он может изменить свое поведение на основе предыдущего опыта. Он не обязательно разумен, но у него есть ограниченная форма интеллекта или способность учиться на собственном опыте.

Интеллектуальный агент против рационального агента

С нетерпением жду успешной карьеры в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Зарегистрируйтесь в нашей программе профессиональной сертификации в области искусственного интеллекта и машинного обучения в сотрудничестве с Университетом Пердью прямо сейчас.

Заключение

Вы слышали об искусственном интеллекте, но знаете ли вы, как его развивать?

Что ж, если вы хотите стать экспертом в этой области, у нас есть то, что вам нужно.

Программа PGP Simplilearn в области искусственного интеллекта и машинного обучения предоставляется Калифорнийским технологическим институтом и IBM и предназначена для того, чтобы дать вам навыки и знания, необходимые для создания собственных проектов искусственного интеллекта.

Программа охватывает новейшие инструменты и технологии экосистемы искусственного интеллекта, а также мастер-классы от преподавателей Калифорнийского технологического института и экспертов IBM. У вас также будет доступ к хакатонам и сеансам Ask Me Anything от экспертов IBM, а это значит, что вы сможете задавать вопросы обо всем, что связано с AI или ML!

Получите практический опыт создания реальных приложений с использованием передовых технологий, избегая при этом всякой шумихи вокруг искусственного интеллекта.

Часто задаваемые вопросы

1. Что такое рациональный агент с примером?

Рациональный агент — это компьютерная программа, которая использует логические рассуждения и способность принимать решения для определения своих последующих действий.

Отличным примером рационального агента является шахматист. Шахматист может проанализировать доску и определить, какие ходы приведут к наиболее выгодному для него результату. Он может перемещать одну фигуру поверх другой, уводить своего короля из опасности или атаковать фигуру противника.

2. Что подразумевается под рациональным агентом?

Рациональный агент — это компьютерная программа, выполняющая задачи на основе заранее определенных правил и процедур. Идея состоит в том, что агента можно запрограммировать на выполнение определенных инструкций для принятия решений, а не требовать от программиста записывать каждое решение вручную.

3. Каковы четыре характеристики рационального агента?

Рациональный агент обладает четырьмя основными характеристиками:

• Восприятие: способность воспринимать текущее состояние окружающей среды и собирать соответствующую информацию.
• Исполнительные механизмы: способность предпринимать действия в окружающей среде для достижения своих целей.
• Мера производительности: способ оценить успех или неудачу действий агента.
• Рациональность: способность принимать решения на основе логических рассуждений и оптимизировать поведение для достижения своих целей, учитывая свое восприятие окружающей среды и показатели эффективности.

4. Каковы четыре типа агентов?

Существует несколько способов классификации агентов, но одна стандартная классификация основана на типах задач, которые они могут выполнять. Вот четыре агента, основанные на этой классификации:

• Простые рефлекторные агенты.
• Рефлекторные агенты на основе моделей.
• Агенты, основанные на целях.
• Агенты на основе утилит.

5. Почему важны рациональные агенты?

Рациональные агенты необходимы по нескольким причинам:

1. Реальные приложения. Агенты Rational можно использовать для управления автономными системами, такими как беспилотные автомобили, роботы или дроны, для принятия финансовых решений или планирования логистики.
2. Оптимизация. Агенты Rational могут оптимизировать свое поведение для достижения конкретной цели, учитывая текущее состояние среды, доступные ресурсы и ограничения.
3. Принятие решений: рациональные агенты могут принимать решения на основе логических рассуждений и оптимизировать свое поведение для достижения своих целей, учитывая их восприятие окружающей среды и показатели производительности; это позволяет лучше принимать решения
4. Адаптивность: рациональные агенты могут учиться у своей среды и адаптировать свое поведение. Это позволяет им со временем улучшать свои показатели.
5. Автономия: Рациональные агенты могут действовать независимо от вмешательства человека. Это может привести к повышению эффективности и уменьшению человеческих ошибок.
6. Моделирование. Рациональные агенты можно использовать для моделирования поведения других агентов или систем, что позволяет изучать и прогнозировать их поведение.